基于指端6维力传感器的接触点测量算法研究

在硬手指接触模型下应用6维力传感器测量值计算接触点位置时,有可能出现无解现象.针对这一问题,分析和证明了硬手指和软手指接触模型下解的存在性和相容性,指出当测量力和力矩正交时,硬手指算法有实根,且符合相容性,反之则不然.当测量力和力矩非正交时,对任意非零接触力旋量,软手指算法存在唯一实数解.因此在实际测量过程中,可通过判断测量力和力矩是否正交,作为选择使用两种算法的依据,以确保测量结果和控制系统稳定可靠.通过实验对上述方法进行了验证.      

五/六自由度激光跟踪测量技术的原理分析

激光跟踪仪具有测量精度高、动态测量、实时快速等优点,在工业测量及大尺寸计量等领域中有着广泛的应用。五/六自由度测量技术是解决全姿态测量的重要手段,五/六自由度激光跟踪仪是近年来新出现的测量设备,也是实现全姿态测量的常用设备之一,已经广泛应用于机器人跟踪、设备动态标佼等测量工作中。因此针对目前国际上最新的五/六自由度激光跟踪测量技术,主要介绍了基于单站激光跟踪仪实现五/六自由度全姿态测量技术的原理。     

视觉跟踪坐标测量系统数学建模

提出了一种基于光学测头成像的单相机视觉跟踪坐标测量系统。该系统中引入了一个转动平台带动相机运动,使相机光轴始终对准运动的光学测头中某一个光点,保证光学测头成像在畸变比较小的像面中心附近。给出了系统的组成结构,通过空间变换和光学成像原理建立了系统的非线性跟踪测量数学模型,给出了利用Newton非线性迭代算法求解跟踪方程的具体算法,通过实验验证了所建立的模型和求解方法的正确性。最后,分析了转动角度误差对测量结果的影响。     

球形压头压入中摩擦对材料参数识别的影响

利用量纲分析原理和有限元方法,研究了球形压头压入中摩擦对于幂强化材料塑性材料参数识别的影响.通过定义一种基于能量的表征应变,根据识别的两个压入深度的表征应变和表征应力,得到材料的塑性特性;最后研究了摩擦对压入响应、表征应力及材料参数提取的影响.研究结果表明,摩擦对压入的影响与材料的应变硬化指数、弹性模量与屈服极限的比值及弹性功与总功的比值密切相关,弹性功与总功的比值越大,摩擦的影响越小;摩擦对材料参数提取的影响不可忽略,当摩擦系数未知时,对于压入过程中弹性功与总功的比值较大的材料,近似取摩擦系数为0.15,能得到较合理的材料参数识别的结果.      

星载InSAR空间基线指向优化与设计

分布式卫星SAR系统是近年来受到广泛重视的一种新的雷达成像手段,其中分布式InSAR充分利用编队星座卫星间构成的空间基线进行干涉测高,从而实现立体成像.在InSAR系统设计中,解决好编队星座的设计问题是实现高性能成像的前提和保证,合理的星座构形设计有助于提高测高精度,从而获得高品质的雷达成像效果.从InSAR测高精度分析结果入手,由飞行力学角度阐述星间相对运动对测高精度产生的影响,并基于分析结果给出了一种有别于现有星座的特色编队构形,并对其性能进行了初步分析.      

太阳电池阵极月轨道在轨热分析

以极月轨道上太阳电池阵作为研究对象,详细分析了该轨道上电池阵所得各外热流的确定方法.以此为基础,对太阳电池阵进行在轨温度数值模拟,得到月球轨道上电池阵所得外热流以及温度的周期分布.计算结果与地球卫星的相应数据进行比较,明确了月球轨道上电池阵所得外热流以及温度的周期分布特点,为月球卫星上太阳电池阵以及整个卫星的设计提供了有利的数据参考.      

毛细泵环路系统运行特性的数值研究

给出了描述毛细泵环路(CPL)系统运行特性的非稳态模型,并运用该模型模拟了系统的启动过程,考察了储液罐中温度波动以及蒸发器上热负荷的突然改变对系统稳定性的影响;从数值模拟的角度更好地预测和分析CPL系统运行的过程和特点,该模型的数值结果与实验现象和实验数据相比有较好的一致性。通过该模型还可以进一步揭示CPL系统运行过程中启动困难、储液罐温度不能波动过大以及热流密度突然改变引起系统失效等内在原因,为设计出性能优良的CPL系统提供了理论依据。     

三坐标测量机的误差分析与修正

根据三坐标测量机的结构特点分析了影响三坐标测量机精度的误差源,提出了对三坐标测量机的误差进行软件修正的方法,并做了两维坐标测量误差修正的验证。     

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.